基于MATLAB实现SMI波束形成与最优波束形成算法对比

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⛄ 内容介绍

SMI波束形成（Spatially Multiplexed Beamforming）和最优波束形成算法是两种不同的波束形成技术。

SMI波束形成是一种基于空间多路复用的技术，它通过在发射端使用多个天线来同时传输多个数据流，从而提高信道容量。在接收端，通过使用自适应算法对接收到的信号进行处理，将其解耦为原始数据流。这种技术主要关注在多天线系统中如何利用空间资源来提高系统性能。

最优波束形成算法则是一种通过对信道状态信息进行优化来选择最佳波束方向的技术。它通过获取信道状态信息（CSI）并应用最优化算法，计算出最佳的波束权向量，以最大化接收信号的信噪比或最小化干扰。这种技术主要关注如何根据实时的信道环境选择最佳的波束方向。

两种技术在实现上有所不同。SMI波束形成主要关注在多天线系统中如何利用空间资源进行信号传输，而最优波束形成算法则侧重于通过优化算法选择最佳的波束方向。在实际应用中，根据具体的场景和需求，可以选择使用不同的波束形成技术。

⛄ 部分代码

clear;close all;clc;j=sqrt(-1);M=16;m=0:M-1;theta=[0,-40];theta = theta*pi/180;us=0;A0=exp(j*pi*m'*sin(theta(1)));%信号源的方向矢量Ai=exp(j*pi*m'*sin(theta(2)));%干扰的方向矢量SNR=20;  % 信噪比（可变）INR=30;  %干噪比P0=10.^(SNR/10); Pi=10.^(INR/10);o=pi/180;xxl=-90:1:90;xx=xxl*o;a=exp(j*pi*m'*sin(xx));                  % 扫描矢量;%%%%%%%%%%%最优波束形成%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%L=5000;Xs=A0*sqrt(P0*2)*wgn(1,L,1,'complex');%期望Xi=Ai*sqrt(Pi*2)*wgn(1,L,1,'complex');%干扰Xn=sqrt(2)*wgn(M,L,1,'complex');%噪声Xx=Xs+Xi+Xn;%%%Xx=Xi+Xw;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
endfigures1=20*log10(abs(Wopt'*a)/max(abs(Wopt'*a)));plot(xxl,s1,'-k','linewidth',1)ylim([-100 0])grid ons2(1,:)=20*log10(abs(w'*a)/max(abs(w'*a)));hold onplot(xxl,s2(1,:),'-r','linewidth',1)xlabel('角度(°)')ylabel('方向图增益/dB');title('SMI自适应波束形成平均方向图');legend('最优','SMI算法');

⛄ 运行结果

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⛄ 参考文献

[1] 昝济国.基于GPU加速的自适应波束形成SMI算法的设计与实现[D].西安电子科技大学[2023-07-14].

[2] 郭志远,吴瑛.一种改进的SMI波束形成算法[J].信息工程大学学报, 2007, 8(1):3.DOI:10.3969/j.issn.1671-0673.2007.01.023.

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